711 миллионов адресов электронной почты попали в ловушку спам-бота

711 миллионов адресов электронной почты попали в ловушку спам-бота

711 миллионов адресов электронной почты попали в ловушку спам-бота

Исследователь из Парижа, известный под псевдонимом Benkow, обнаружил открытый и доступный извне веб-сервер, размещенный в Нидерландах, в котором хранится множество текстовых файлов, содержащих огромную партию адресов электронной почты, паролей и почтовых серверов, используемых для отправки спама. В общей сложности было обнаружено 711 миллионов учетных записей электронной почты.

Эти учетные данные имеют решающее значение для крупномасштабной работы спамера, они позволяют обойти фильтры спама, отправляя электронную почту через законные почтовые серверы.

Спамбот, получивший название Onliner, используется для доставки вредоносной программы Ursnif в почтовые ящики по всему миру. По словам Benkow, на сегодняшний день это привело к более чем 100 000 уникальных инфекций по всему миру.

Трой Хант (Troy Hunt), запустивший сайт, уведомляющий взломах «Have I Been Pwned», заявил, что это «ошеломляющий объем данных».

Benkow, опубликовавший свои выводы в блоге, провел месяцы, исследуя вредоносную программу Ursnif. Ursnif представляет собой троян, персональные данные, например, данные для авторизации, пароли и данные кредитных карт. При распространении этого трояна спамер отправлял дроппер в качестве якобы легитимного вложения в электронном письме. Если пользователь запускал этот файл, с сервера загружалась вредоносная программа.

Учитывая популярность использования электронной почты для распространения вредоносных программ, фильтры электронной почты становятся более умными, и многие домены, уличенные в отправке спама, были внесены в черный список. Однако спам-кампания Onliner использует сложную настройку для обхода этих спам-фильтров.

«Для того, чтобы начать рассылать спам, злоумышленнику нужен огромный список учетных данных SMTP. Эти учетные данные аутентифицируют спамера, позволяя отправить то, что кажется абсолютно безобидным электронным письмом. Чем больше SMTP-серверов он найдет, тем больше он сможет распространять кампанию» - пишет в своем блоге Benkow.

Учетные данные были получены злоумышленником благодаря множеству утечек, происходивших в разное время: взлом LinkedIn, взлом Badoo и других известных компаний. По словам исследователя, в списке насчитывается около 80 миллионов учетных записей, каждая строка содержит адрес электронной почты и пароль, а также SMTP-сервер и порт, используемый для отправки электронной почты.

Спамер проверяет каждую запись, подключаясь к серверу, чтобы убедиться, что учетные данные действительны. Неработающие учетные записи игнорируются.

Письма, рассылаемые в этой конкретной кампании, выглядят достаточно безобидно, но они содержат скрытое изображение размером с пиксель. После открытия такого письма на адрес злоумышленника отправляется IP-адрес жертвы, информация о ее user-agent и другая информация об устройстве. Это помогает злоумышленнику узнать, кого он атакует, так как хакеру нужно выбирать Windows-пользователей. Для пользователей iPhone или Android вредонос Ursnif не представляет никакой опасности.

Benkow отметил, что такие таргетированные атаки позволяют злоумышленнику оставаться до определенной степени незаметным, не привлекать к себе излишнего внимания очень масштабными рассылками.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru